Transformer le traitement du cancer avec l'oncologie de précision pilotée par l'IA

Temps de lecture: 2 minutes
Par Pierre Martin
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L'IA analyse des échantillons de biopsie pour des biomarqueurs du cancer.

ParisUn nouvel outil d'IA nommé DeepHRD a été mis au point pour détecter les altérations de l'ADN directement à partir des biopsies tumorales. Développé par une équipe de l'Université de Californie à San Diego, cet outil vise à accélérer et réduire le coût des diagnostics du cancer. En se concentrant sur des marqueurs spécifiques des cellules cancéreuses, il permet des traitements plus rapides et accessibles, adaptés à chaque patient.

DeepHRD accélère les choses. Actuellement, les traitements peuvent être retardés de plusieurs semaines en raison de tests génétiques lents et coûteux. C'est particulièrement crucial pour les patientes atteintes de cancer du sein et de l'ovaire, car ces retards peuvent être dangereux. Cet outil d'IA analyse des tissus de biopsie courants au microscope pour détecter la déficience de recombinaison homologue (HRD). Identifier le HRD est essentiel pour choisir les traitements appropriés, tels que le platine et les inhibiteurs de PARP.

Principales caractéristiques de DeepHRD :

  • Détection rapide des biomarqueurs génomiques
  • Economique par rapport aux tests génomiques traditionnels
  • Taux d'échec insignifiant
  • Informations immédiatement exploitables pour les oncologues
  • Harmonisation de l'oncologie de précision pour diverses populations

DeepHRD résout les problèmes de coût et de temps des tests génomiques traditionnels. Contrairement aux méthodes actuelles qui échouent 20 à 30 % du temps, cette technologie échoue rarement. Cela entraîne moins de tests invasifs répétés et des coûts réduits, rendant le traitement plus accessible à tous. Elle est particulièrement utile dans les zones avec des ressources limitées ou les régions éloignées où les tests avancés ne sont habituellement pas disponibles.

DeepHRD est le fruit d'une collaboration impressionnante. Des chercheurs des départements de Médecine Cellulaire et Moléculaire, de Bioingénierie, de Médecine et du Moores Cancer Center de l'Université de Californie à San Diego ont uni leurs forces pour développer cet outil. Leur innovation permet de déterminer rapidement les meilleures options de traitement, réduisant ainsi le délai d'attente des patients pour commencer une thérapie essentielle.

Cette méthode d'IA révolutionne le traitement du cancer. Autrefois, les coûts élevés, le besoin de prélèvements tissulaires et la lenteur des résultats freinaient l'utilisation généralisée de traitements précis contre le cancer. Ces limitations entraînaient souvent des traitements inadéquats, mettant en danger les patients. Aujourd'hui, cette nouvelle méthode surmonte ces obstacles, fournissant des informations génétiques rapides et précises.

L'importance de cette avancée est considérable. L'oncologie de précision a toujours promis des traitements sur mesure pour chaque patient, mais son adoption a été entravée par des difficultés logistiques et financières. DeepHRD démontre comment l'intelligence artificielle peut surmonter ces obstacles, offrant des solutions immédiates en oncologie clinique.

L'IA dans le traitement du cancer est déjà une réalité aujourd'hui. DeepHRD nous rapproche de traitements contre le cancer plus précis, rapides et abordables pour les personnes du monde entier. Cette technologie pourrait façonner l'avenir des soins oncologiques en offrant des choix de traitements rapides, clairs et éclairés qui pourraient sauver de nombreuses vies.

L'étude est publiée ici:

http://dx.doi.org/10.1200/JCO.23.02641

et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est

Erik N. Bergstrom, Ammal Abbasi, Marcos Díaz-Gay, Loïck Galland, Sylvain Ladoire, Scott M. Lippman, Ludmil B. Alexandrov. Deep Learning Artificial Intelligence Predicts Homologous Recombination Deficiency and Platinum Response From Histologic Slides. Journal of Clinical Oncology, 2024; DOI: 10.1200/JCO.23.02641
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